使用人工智能的评估显示,巴西公立和私立学校学生之间的口语阅读流性在流行后存在差异

科学领域:

• 教育教育教育教育教育教育.
• 语言学的语言学.
• 心理学 心理学 心理学

背景情况:

• 私立和公立学校之间的学术成绩差异是一个持久的研究领域.
• 由于COVID-19的流行,可能会加剧现有的教育不平等.
• 口头阅读流性是早期学业成功的关键指标.

研究的目的:

• 为了比较后疫情时代私立和公立学校中小学学生的口语阅读流性.
• 识别可能存在差异的阅读流性的特定指标.
• 调查这些差异变得明显的年级水平.

主要方法:

• 来自巴西城市的1296名学生 (2-5年级) 参与了.
• 使用人工智能通用语言模型 (Azure SST) 分析了口头阅读音频文件.
• 分析的关键指标:每分钟正确阅读的单词 (WRCM),正确单词的百分比 (PCW),连续正确的单词 (CCW) 和句子之间的沉默 (SBS).
• 统计分析采用线性混合模型和对对比.

主要成果:

• 与公立学校学生相比,私立学校的学生在4年级表现出更高的WRCM,在3年级表现出更高的PCW.
• 私立学校显示,4年级的学生达到5年级的WRCM水平,这是公立学校没有观察到的趋势.
• 在学校类型之间,没有发现CCW或SBS的显著差异.

结论:

• 私立和公立学校之间的阅读流差异在小学教育的早期出现.
• 口语阅读技能的这些差异可能受到流行后的教育环境的影响.
• 有针对性的干预措施可能是必要的,以解决公共学校环境中阅读流性的差距.